Nosotros

Trabajamos con distintos enfoques del Conocimiento: ingenieros informáticos, profesionales de la gerencia, sociólogos, expertos en marketing o recursos humanos, entre otros.

Dentro de la Inteligencia Artificial (IA) hemos puesto foco en el aprendizaje automático (o "machine learning") y en los aspectos éticos de la IA.

En aprendizaje automático, actualmente trabajamos en técnicas de aprendizaje sin supervisión (o "unsupervised learning").

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Criterios

Por una IA ética:

A medida que las decisiones que toman las IA influyen e impactan cada vez más en la vida de las personas a toda escala, aumenta la responsabilidad de las empresas en gestionar las posibles implicaciones éticas y sociotécnicas de la adopción de la IA. (clic para saber más)

Pensando en las personas: En la última década, con la disponibilidad de grandes conjuntos de datos y más potencia de cálculo, los sistemas de aprendizaje automático han alcanzado un rendimiento (sobre)humano en una amplia variedad de tareas.

Ejemplos de este rápido desarrollo pueden verse en el reconocimiento de imágenes, el análisis del habla, la planificación de juegos estratégicos y muchos más.

El problema de muchos modelos de última generación es la falta de transparencia e interpretabilidad.

La falta de éstas es un gran inconveniente en muchas aplicaciones, donde la justificación de las decisiones del modelo es un requisito para la confianza.

En particular, el sesgo y la parcialidad, la discriminación y la equidad han surgido como áreas de máxima preocupación, junto con la "explicabilidad". (clic para saber más)